【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、脳波信号の所定の
周波数帯域同士の比を算出することにより、生体情報を
定量的に評価するための脳波解析方法に関するものであ
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an electroencephalogram analysis method for quantitatively evaluating biological information by calculating a ratio between predetermined frequency bands of an electroencephalogram signal.
【０００２】[0002]
【従来の技術】脳波信号から生体情報を得るために、臨
床医学等の分野で用いられてきた従来の方法は、信号強
度の時間変化を図形表示した信号波形の経験的分類に従
い、例えば或る疾病に特徴的な波形のパターンを目視で
見出すことが中心とされている。2. Description of the Related Art In order to obtain biological information from an electroencephalogram signal, a conventional method which has been used in the field of clinical medicine or the like is based on an empirical classification of a signal waveform in which a time change of a signal intensity is graphically displayed. The main focus is on visually finding a waveform pattern characteristic of a disease.
【０００３】これに対し、脳波信号の数値的解析により
生体情報を得る方法として、信号のスペクトル解析が試
みられている。例えば脳波の場合に、主な周波数成分は
δ波（４Ｈｚ未満）、θ波（４〜８Ｈｚ）、α波（８〜
１３Ｈｚ）、β波（１３Ｈｚ以上）に大別される。δ波
は深い睡眠時、θ波は瞑想時等深いリラックス状態に、
α波は閉眼時等の精神的にリラックスした状態に、β波
は開眼時の緊張度が高い状態に現れる。特開平５−３０
０８９０号公報においては、スペクトル解析による結果
から各周波数帯域の信号強度を算出し、これら帯域間で
比較することにより、被検者の生体情報の評価が試みら
れている。On the other hand, as a method of obtaining biological information by numerical analysis of an electroencephalogram signal, spectral analysis of the signal has been attempted. For example, in the case of brain waves, the main frequency components are a δ wave (less than 4 Hz), a θ wave (4 to 8 Hz), and an α wave (8 to 8 Hz).
13 Hz) and β waves (13 Hz or more). δ wave is in deep sleep state, θ wave is in deep relaxed state such as meditation,
The α wave appears in a mentally relaxed state such as when the eyes are closed, and the β wave appears in a state of high tension when the eyes are opened. JP-A-5-30
In Japanese Patent Publication No. 0890, an attempt is made to evaluate the biological information of a subject by calculating the signal strength of each frequency band from the result of the spectrum analysis and comparing the signal strengths between these bands.
【０００４】また、スペクトル解析による結果に対して
更に演算処理を施し、生体情報の評価を試みる例として
は、特開平６−２６１８７３号公報で８〜１１Ｈｚの周
波数帯域におけるパワーと、１１〜１４Ｈｚの周波数帯
域におけるパワーとの比を算出して、リラックス度を算
出する例が開示されている。Japanese Patent Application Laid-Open No. 6-261873 discloses an example of performing further arithmetic processing on the result of the spectrum analysis to evaluate biological information. There is disclosed an example in which a ratio to power in a frequency band is calculated to calculate a degree of relaxation.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上述の従
来例においては、それぞれの周波数帯域の信号をその信
号波形により評価する場合に、その評価手順が経験によ
って左右されてしまい、かつその評価は定性的な情報に
留まっている。However, in the above-mentioned conventional example, when the signals in the respective frequency bands are evaluated by their signal waveforms, the evaluation procedure is influenced by experience, and the evaluation is qualitative. Information remains.
【０００６】また、信号のスペクトル解析を行い振幅値
の閾値を設定して評価する場合に、一般的に脳波にはWa
xing＆Waningと呼ばれる振幅の漸増漸減現象が見られる
ため、それぞれの周波数帯域の評価において、その信号
の振幅の時間変動が被検者の精神状態の変化によるもの
なのか、又は一般的なWaxing＆Waningによるものなのか
の判別が困難である。[0006] In addition, when a spectrum analysis of a signal is performed to set and evaluate a threshold value of an amplitude value, an EEG is generally included in a brain wave.
In the evaluation of each frequency band, whether the time variation in the amplitude of the signal is due to a change in the mental state of the subject or due to general Waxing & Waning It is difficult to determine whether
【０００７】また、これら２標類の方法では、それぞれ
の周波数帯域の信号を別個に評価しているため、それぞ
れの周波数帯域で相互に相関を持つ情報を評価すること
が困難であり、そこから評価できる情報は疾病の典型的
な症状を発見するか、或いはリラックス、緊張等の極め
て単純化された生体情報が得られるに過ぎない。[0007] Further, in these two types of methods, since signals in each frequency band are evaluated separately, it is difficult to evaluate information having mutual correlation in each frequency band. The information that can be evaluated either finds typical symptoms of the disease or provides very simplified biological information such as relaxation, tension and the like.
【０００８】また、スペクトル解析による結果に対して
更に演算処理を施し、生体情報の評価を試みている例の
場合には、全測定時間分の脳波データに対してスペクト
ル解析を行いパワー値の比を算出しているため、算出さ
れた評価値は測定時間内全体での平均値となり、被検者
の生体情報の測定時間内での変動を捉えることは不可能
である。この場合に対象とする周波数帯域がα波帯域に
限られているため、リラックス、緊張等の極めて単純化
された生体情報が得られるに過ぎない。[0008] In the case where the result of the spectrum analysis is further processed to evaluate biological information, spectrum analysis is performed on the brain wave data for the entire measurement time, and the power value ratio is evaluated. Is calculated, the calculated evaluation value is an average value over the entire measurement time, and it is impossible to capture a change in the biological information of the subject within the measurement time. In this case, since the target frequency band is limited to the α-wave band, extremely simplified biological information such as relaxation and tension can only be obtained.
【０００９】このように、これら従来の方法は近年要求
が高まりつつある生体高次機能に関する情報の測定、生
体情報の定量化及び生体情報の時間変化の測定には能う
べくもない。As described above, these conventional methods cannot be used to measure information relating to higher-order biological functions, quantify biological information, and measure temporal changes in biological information, which have been increasingly required in recent years.
【００１０】上記事情に鑑み、本発明の発明者らは従来
技術の問題点を詳細に検討した結果、従来技術の限界
が、（１）各周波数成分を個別に評価しようとしている
こと、又は周波数帯域を８〜１４Ｈｚに限定しているこ
と、（２）脳波信号の特徴的なWaxing＆Waningに対する
処理を施していないこと、（３）周波数スペクトルの測
定時間内での変動を捉えていないこと、によるものであ
ることを知った。In view of the above circumstances, the inventors of the present invention have examined the problems of the prior art in detail, and as a result, the limitations of the prior art are that (1) an attempt is made to evaluate each frequency component individually, The bandwidth is limited to 8 to 14 Hz, (2) the processing for the characteristic Waxing & Waning of the brain wave signal is not performed, and (3) the fluctuation of the frequency spectrum within the measurement time is not captured. I knew it was.
【００１１】更に、本発明の発明者らは、脳波の各周波
数帯域のWaxing＆Waningに注目して研究を重ねた結果、
この現象が各周波数帯域間で比較的同期して発生してい
ることを見い出した。Further, the inventors of the present invention focused on Waxing & Waning in each frequency band of the brain wave, and as a result of repeated studies,
It has been found that this phenomenon occurs relatively synchronously between frequency bands.
【００１２】脳波は数多くのシナプスにおけるシナプス
後電位が集積されて、比較的緩やかな波形が形成された
ものと考えられている。また脳においては、末梢からの
様々な感覚情報が視床を経て大脳の各感覚野に投射され
ており、その際に視床での周期的抑制回路が働くために
脳波のリズムが形成されると推測されている。It is considered that the electroencephalogram has a relatively gentle waveform formed by accumulation of post-synaptic potentials at many synapses. In the brain, various sensory information from the periphery is projected to each sensory area of the cerebrum via the thalamus, and at that time, it is speculated that the periodic suppression circuit in the thalamus works and the rhythm of EEG is formed Have been.
【００１３】従って、直接観察することのできる脳波
は、大脳皮質部分が発生する電位であるが、その波形変
化には視床等脳幹部の動作が反映されていると考えるこ
とができる。Therefore, the electroencephalogram that can be directly observed is a potential generated in the cerebral cortex, and it can be considered that the waveform change reflects the operation of the brainstem such as the thalamus.
【００１４】ここで、脳波の各周波数帯域における時間
変動は、ヒトの生体情報に関してそれぞれの帯域間で相
関を持つと考えることができる。Here, it can be considered that the time variation in each frequency band of the electroencephalogram has a correlation between the respective bands with respect to human biological information.
【００１５】本発明の目的は、上述の問題点を解消し、
濾波された２種類以上の所定の周波数帯域において、そ
れぞれ平均パワー値を算出しかつ所定の２種類の組み合
わせ毎に平均パワー値の比を算出することによって、相
互に関連している周波数帯域から得られる生体情報を複
合して捉えることが可能になり、より簡便にヒトの高度
な精神状態を評価することができる脳波解析方法を提供
することにある。An object of the present invention is to solve the above-mentioned problems,
In each of two or more filtered predetermined frequency bands, an average power value is calculated, and a ratio of the average power value is calculated for each of the two predetermined combinations, thereby obtaining the average power value from the interrelated frequency bands. It is an object of the present invention to provide an electroencephalogram analysis method that enables complex biological information to be obtained and that can more easily evaluate an advanced mental state of a human.
【００１６】[0016]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本発明に係る脳波解析方法は、脳波信号を２種類以上
の所定の帯域に濾波する工程と、前記各帯域から成る信
号から帯域内での平均パワー値を算出する工程と、該工
程で前記算出された各帯域毎の平均パワー値の所定の２
種類の組み合わせ毎の比を算出する工程とを有すること
を特徴とする。According to the present invention, there is provided a method for analyzing an electroencephalogram, comprising the steps of: filtering an electroencephalogram signal into two or more predetermined bands; Calculating an average power value in each step; and calculating a predetermined average power value
Calculating a ratio for each combination of types.
【００１７】[0017]
【発明の実施の形態】本発明を図示の実施の形態に基づ
いて詳細に説明する。図１に示すように、本発明の実施
の形態は、時系列生体信号をステップ１の２種類以上の
任意の帯域を抽出する工程、ステップ２の平均パワー値
を算出する工程、ステップ３の任意の組み合わせごとの
比を算出する工程、ステップ４の生体情報の評価工程と
から成っている。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will be described in detail based on the illustrated embodiment. As shown in FIG. 1, in the embodiment of the present invention, a time-series biological signal is extracted from two or more arbitrary bands in step 1, an average power value is calculated in step 2, and an optional step 3 is performed. And the step of calculating the ratio of the biological information in step 4.
【００１８】図２は処理装置のブロック回路構成図を示
し、脳波測定装置からの出力生体信号を増幅する生体ア
ンプ２、Ａ／Ｄ変換部３、データ保持部４を介してＣＰ
Ｕやメモリなどを含む演算制御装置５に接続されてい
る。演算制御装置５は外部記憶部６、表示部７、印刷部
８に接続されている。FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the processing device. The biological amplifier 2 amplifies the biological signal output from the electroencephalogram measuring device, the A / D converter 3 and the data holding unit 4 to control the CP.
It is connected to an arithmetic and control unit 5 including a U and a memory. The arithmetic and control unit 5 is connected to the external storage unit 6, the display unit 7, and the printing unit 8.
【００１９】被検者の脳波の測定に際しては、図３に示
すように被検者Ｓの頭部には複数個の電極９をペースト
１０を介して装着されている。なお、電極９の装着部位
は、国際脳波学会標準法（１０／２０法）に従ってい
る。これらの電極９により検出された図４に示す脳波信
号を、プリアンプ及びメインアンプ２で所定のレベルま
で増幅した後に、Ａ／Ｄ変換部３によりデジタル信号に
変換し、データ保持部４に記録する。なお、このＡ／Ｄ
変換処理におけるサンプリング周波数は、本実施の形態
においては２．４ＫＨｚとした。In measuring the EEG of the subject, a plurality of electrodes 9 are attached to the head of the subject S via a paste 10 as shown in FIG. The electrode 9 is attached in accordance with the International Electroencephalographic Society standard method (10/20 method). The brain wave signal shown in FIG. 4 detected by these electrodes 9 is amplified to a predetermined level by the preamplifier and the main amplifier 2, converted to a digital signal by the A / D converter 3, and recorded in the data holding unit 4. . This A / D
The sampling frequency in the conversion process is 2.4 KHz in the present embodiment.
【００２０】続いて、データ保持部４に記録したデジタ
ル信号に対して、演算制御装置５により図１のステップ
１に相当するバンドフィルタリング操作を施こす。な
お、本実施の形態においては、例としてα／βを算出す
るために、抽出する周波数帯域としては、例えばα波：
８〜１３Ｈｚ、β波：１３〜１８Ｈｚを設定し、各周波
数帯域を持つ時系列デジタル信号を得ることができる。Subsequently, a band filtering operation corresponding to step 1 in FIG. 1 is performed by the arithmetic and control unit 5 on the digital signal recorded in the data holding unit 4. In the present embodiment, for example, in order to calculate α / β, the frequency band to be extracted is, for example, α wave:
By setting 8 to 13 Hz and β wave: 13 to 18 Hz, a time-series digital signal having each frequency band can be obtained.
【００２１】ここで、各周波数帯域で抽出されたデジタ
ル信号に変換された脳波信号を以下のように示す。Here, an electroencephalogram signal converted into a digital signal extracted in each frequency band is shown as follows.
【００２２】 α波：Ｘα＝Ｘα1＋Ｘα2＋Ｘα3＋……＋Ｘαn （ｔ
＝１，２，３…ｎ） β波：Ｘβ＝Ｘβ1＋Ｘβ2＋Ｘβ3＋……＋Ｘβn （ｔ
＝１，２，３…ｎ）Α wave: Xα = Xα1 + Xα2 + Xα3 +... + Xαn (t
= 1, 2, 3,... N) β wave: Xβ = Xβ1 + Xβ2 + Xβ3 +... + Xβn (t
= 1,2,3 ... n)
【００２３】次に、得られた各周波数帯域の時系列デジ
タル信号Ｘα、Ｘβに対して、演算制御装置５により各
周波数帯域における平均パワー値を算出する。Next, the arithmetic and control unit 5 calculates an average power value in each frequency band for the obtained time-series digital signals Xα and Xβ in each frequency band.
【００２４】図５は演算制御装置５における平均パワー
値の算出のアルゴリズムに関して、演算制御装置５にお
ける処理過程を図式化した説明図である。先ず、濾波さ
れた先の式で示すα波、β波の脳波信号データ列に対
し、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）によりそれぞれパワー
スペクトルを算出する。続いて、算出されたパワースペ
クトルにおいてパワー値を加算し、それを各周波数帯域
で平均化し図１のステップ２に相当する平均パワー値を
得る。FIG. 5 is an explanatory diagram schematically illustrating the processing steps in the arithmetic and control unit 5 regarding the algorithm for calculating the average power value in the arithmetic and control unit 5. First, a power spectrum is calculated by FFT (Fast Fourier Transform) with respect to the filtered E- and E-wave EEG signal data shown in the above equation. Subsequently, the power values are added in the calculated power spectrum, and the sum is averaged in each frequency band to obtain an average power value corresponding to step 2 in FIG.
【００２５】次に、図１のステップ３として、このよう
に算出されたα波，β波の平均パワー値の比α／βを算
出する。続いて、演算制御装置５によって求めた各周波
数帯域間の平均パワー値の比を、外部記憶部６に保存
し、必要に応じて表示部７に表示したり、又は印刷部８
によって印刷し、図１のステップ４に相当する被検者の
生体情報を評価する。Next, as step 3 in FIG. 1, the ratio α / β of the average power values of the α-wave and β-wave thus calculated is calculated. Subsequently, the ratio of the average power value between the frequency bands obtained by the arithmetic and control unit 5 is stored in the external storage unit 6 and displayed on the display unit 7 as necessary, or the printing unit 8
And the biological information of the subject corresponding to step 4 in FIG. 1 is evaluated.
【００２６】この評価に際して、各種の賦活に対するα
／βの変化を調べてみると、この値が小さくなるほど被
検者の思考活動が活発化していることを見出すことがで
きる。本実施の形態においては、被検者に対して（１）
閉眼安静、（２）難易度の低い計算課題、（３）難易度
の高い計算課題の３標類の賦活を与え、説明した処理過
程に沿って、測定位置の前頭中央部（ＣＨ，Ｆｚ）で測
定された脳波に対してα／βを求めたところ、表示部７
に表示されたα／βの結果は、それぞれの賦活におい
て、（１）６．８、（２）２．５、（３）１．３となっ
た。ここで、被検者に与えられた賦活は、（１）＜
（２）＜（３）の順に複雑な作業となっており、当然被
検者の大脳皮質もそれに従ってより活性化度が高くなる
ことが分かる。In this evaluation, α for various activations
By examining the change in / β, it can be found that the smaller this value is, the more the thinking activity of the subject is activated. In the present embodiment, (1)
The eyes are closed, (3) the computational task with low difficulty, and (3) the activation of three kinds of computational tasks with high difficulty are given, and the frontal central portion (CH, Fz) of the measurement position is given along the process described above. When α / β was obtained for the brain waves measured in the above, the display unit 7
The results of α / β indicated in (1) were (1) 6.8, (2) 2.5, and (3) 1.3 in each activation. Here, the activation given to the subject is (1) <
The operations are complicated in the order of (2) <(3), and it can be seen that the degree of activation of the subject's cerebral cortex naturally increases accordingly.
【００２７】この結果をみると、α／βの値は（１）＜
（２）＜（３）の順のようになっており、作業が複雑に
なるにつれて、即ち被検者の思考活動が複雑になるに従
って、α／βの数値が低くなることを示している。換言
すれば、本実施の形態による装置によって、脳波の各周
波数帯域毎の平均パワー値の比を算出することにより、
被検者の大脳皮質の活性化状況を定量的に判定すること
ができ、これに反映された心理的・生理的反応等の生体
情報を測定することが可能となる。Looking at the result, the value of α / β is (1) <
(2) <(3), which indicates that the numerical value of α / β decreases as the work becomes more complicated, that is, as the subject's thinking activity becomes more complicated. In other words, the device according to the present embodiment calculates the ratio of the average power value for each frequency band of the brain wave,
It is possible to quantitatively determine the activation state of the cerebral cortex of the subject, and to measure biological information such as psychological and physiological responses reflected in the activation state.
【００２８】次に、第２の実施の形態について説明す
る。この第２の実施の形態では、濾波する周波数帯域が
θ波（４〜８Ｈｚ）とβ波（１３〜１８Ｈｚ）であり、
両者のθ／βを算出することを除いて、構成装置及び算
出過程は、全て第１の実施の形態と同様である。Next, a second embodiment will be described. In the second embodiment, the frequency bands to be filtered are θ waves (4 to 8 Hz) and β waves (13 to 18 Hz),
Except for calculating both θ / β, the constituent devices and the calculation process are all the same as in the first embodiment.
【００２９】なお、このθ／βの評価に際しては、各種
の賦活に対する値の変化を調べてみると、θ／βが大き
くなるほど被検者の集中力が高まっていることが分か
る。本実施の形態においては、被検者に対して（１）閉
眼安静、（２）音楽を聴きながら計算課題を実行する、
（３）計算課題を実行するの３種類の賦活を与え、先に
説明した処理過程に沿って、測定位置の前頭中央部（Ｃ
Ｈ．Ｆｚ）で測定された脳波に対してθ／βを求める。
その結果、表示部７に表示されたθ／βの結果は、それ
ぞれの賦活において、（１）１．２、（２）２．１、
（３）３．３となった。In the evaluation of θ / β, when a change in the value with respect to various activations is examined, it is found that the concentration of the subject increases as θ / β increases. In the present embodiment, a calculation task is performed on the subject while (1) resting on eyes and (2) listening to music.
(3) The three types of activation of performing the calculation task are given, and the central part of the frontal part of the measurement position (C
H. Θ / β is obtained for the brain wave measured in Fz).
As a result, the results of θ / β displayed on the display unit 7 indicate that (1) 1.2, (2) 2.1,
(3) 3.3.
【００３０】ここで、被検者に与えられた賦活は、
（１）＜（２）＜（３）の順に被検者の集中力が高まる
内容として設定されていて、θ／βの値も（１）＜
（２）＜（３）の順になっており、被検者の集中力が高
まるに従って、θ／βの数値が高くなることを示してい
る。Here, the activation given to the subject is
(1) <(2) <(3) are set in such a manner that the subject's concentration is increased in the order, and the value of θ / β is also (1) <
(2) <(3), indicating that the value of θ / β increases as the concentration of the subject increases.
【００３１】このように、先の実施の形態と同様に、脳
波の各周波数帯域毎の平均パワー値の比を算出すること
により、被検者の大脳皮質の活性化状況を定量的に判定
することができ、これに反映された心理的・生理的反応
等の生体情報を測定することが可能となる。As described above, as in the previous embodiment, the activation state of the cerebral cortex of the subject is quantitatively determined by calculating the ratio of the average power value of each frequency band of the electroencephalogram. It is possible to measure biological information such as psychological / physiological reactions reflected in the information.
【００３２】続いて、第３の実施の形態について説明す
る。この第３の本実施の形態は、図２に示す第１の実施
の形態の処理装置と同様の構成を成しており、図２の演
算制御装置５における各周波数帯域の平均パワー値の比
の算出過程と、α／βによる生体情報の評価に関しての
み、第１の実施の形態と異なっている。Next, a third embodiment will be described. The third embodiment has a configuration similar to that of the processing device of the first embodiment shown in FIG. 2, and is a ratio of the average power value of each frequency band in the arithmetic and control unit 5 of FIG. The second embodiment differs from the first embodiment only in the calculation process of and the evaluation of biological information by α / β.
【００３３】そこで、本実施の形態に関しては、第１の
実施の形態と異なる各周波数帯域の平均パワー値の比の
算出過程以降の処理過程に関して説明を行い、これ以前
の処理過程は第１の実施の形態と同様であるとして省略
する。なお、被検者に与える賦活は、第１の実施の形態
における（３）難易度の高い計算課題を設定している。Therefore, in the present embodiment, the processing steps after the step of calculating the ratio of the average power value of each frequency band different from the first embodiment will be described. The description is omitted because it is similar to the embodiment. The activation given to the subject sets (3) the calculation task with high difficulty in the first embodiment.
【００３４】図６は本計算過程を図式化したものであ
り、先ず脳波信号を濾波して得られた各周波帯域の信号
から各周波数帯域内での平均パワー値を算出する工程に
おいて、事前に任意の算出時間間隔を設定し、その時間
幅に相当するデータ列に対してＦＦＴを適用してパワー
スペクトルを算出する。なお、図６においては算出過
程の詳しい図式はα波帯域についてのみ示している。他
の周波数帯域に対する処理過程も、図６中のα波の処理
過程と同様である。FIG. 6 is a diagram of this calculation process. First, in the step of calculating the average power value in each frequency band from the signal in each frequency band obtained by filtering the brain wave signal, An arbitrary calculation time interval is set, and a power spectrum is calculated by applying FFT to a data sequence corresponding to the time width. In FIG. 6, a detailed diagram of the calculation process is shown only for the α-wave band. The process for the other frequency bands is the same as the process for the α-wave in FIG.
【００３５】更に、得られたパワースペクトルにおいて
パワー値を加算し、それを周波数帯域で平均化し、平均
パワー値を得る。そして、このように算出されたα
波、β波の平均パワー値の比を求め、α／βを算出
する。Further, in the obtained power spectrum, the power values are added, and the results are averaged in a frequency band to obtain an average power value. Then, the thus calculated α
The ratio of the average power value of the wave and the β wave is obtained, and α / β is calculated.
【００３６】続いて、上記の計算過程を図６に示すよう
に、事前に設定した所定の時間幅に相当するデータ数分
ずらした上記の計算過程と同数のデータ列から算出され
たパワースペクトル、、・・・に対しても同様に繰
り返し、α／βの時系列データを算出する。Next, as shown in FIG. 6, the power spectrum calculated from the same number of data trains as the above-described calculation process, in which the above-described calculation process is shifted by the number of data corresponding to a predetermined time width set in advance, ,... Are similarly repeated to calculate time series data of α / β.
【００３７】なお、本実施の形態においては事前に設定
した時間幅を３秒と設定しており、これはデータ数とし
て７２００個に相当する。以上の計算過程を続けること
により、各周波数帯域における平均パワー値の比の時間
変動列を得ることができる。算出される時間的に変動す
る比を外部記憶部６に保存し、必要に応じて表示部７に
表示したり、又は印刷部８によって印刷し、評価者が被
検者の生体情報を評価する。In this embodiment, the preset time width is set to 3 seconds, which corresponds to 7,200 data. By continuing the above calculation process, a time-varying sequence of the ratio of the average power value in each frequency band can be obtained. The calculated time-varying ratio is stored in the external storage unit 6 and displayed on the display unit 7 or printed by the printing unit 8 as necessary, and the evaluator evaluates the biological information of the subject. .
【００３８】図７は本実施の形態において表示部７に表
示された解析結果である。また、図８は本実施の形態に
おける解析過程において、α／βの算出に用いられたα
波、β波のそれぞれの平均パワー値の時間変化である。FIG. 7 shows an analysis result displayed on the display unit 7 in the present embodiment. FIG. 8 shows α used in the calculation of α / β in the analysis process according to the present embodiment.
It is a time change of the average power value of each of the wave and the β wave.
【００３９】先ず図８を見ると、α波、β波のそれぞれ
のパワー平均値の時間変化は、一部で互いに同期してい
ることが分かる。即ち、これは一般的なWaxing＆Waning
現象によるものと考えられ、被検者の思考活動の時間変
化とは別個の性質であると見倣すことができる。First, referring to FIG. 8, it can be seen that the temporal changes in the power average values of the α wave and the β wave are partially synchronized with each other. That is, this is a general Waxing & Waning
This phenomenon is considered to be caused by a phenomenon, and can be regarded as a property different from the temporal change of the subject's thinking activity.
【００４０】図７を見ると、α波、β波のWaxing＆Wani
ngはα／βを算出することにより相殺されていることか
ら、図７中のα／βの時間変化が真に被検者の思考活動
の時間変化を示していると考えられる。即ち、本実施の
形態における被検者の思考活動は、図７のα／βの時間
変化から、約１５秒後、３５秒後、４２秒後に活性化し
ていたと判断できる。Referring to FIG. 7, Waxing & Wani of α wave and β wave
Since ng is offset by calculating α / β, it is considered that the time change of α / β in FIG. 7 truly indicates the time change of the thinking activity of the subject. That is, it can be determined that the subject's thinking activity in the present embodiment has been activated after about 15 seconds, 35 seconds, and 42 seconds from the time change of α / β in FIG.
【００４１】このように本実施の形態によれば、各周波
数帯域毎の時系列平均パワー値の所定の２種類の組み合
わせ毎の比を算出することにより、各周波数帯域間で同
期して発生しているWaxing＆Waningを吸収することがで
き、Waxing＆Waningの影響を除去して、ヒトの精神状態
の時間変動を捉えることが可能となる。As described above, according to the present embodiment, by calculating the ratio of the time-series average power value of each frequency band for each of the two predetermined combinations, the time-series average power value is generated synchronously between the frequency bands. Waxing & Waning can be absorbed, and the influence of Waxing & Waning can be removed, and time fluctuation of the mental state of a human can be captured.
【００４２】続いて、図９、図１０に示す第４の実施の
形態について説明する。なお、この第４の実施の形態
は、濾波する周波数帯域がθ波（４〜８Ｈｚ）とβ波
（１３〜１８Ｈｚ）であり、両者のθ／βを算出するこ
とと、被検者に与える賦活が異なることを除いて、構成
装置及び算出過程は、全て第３の実施の形態と同様であ
る。なお、被検者に与える賦活は第２の実施の形態にお
ける（３）の計算課題を設定している。Next, a fourth embodiment shown in FIGS. 9 and 10 will be described. In the fourth embodiment, the frequency bands to be filtered are θ waves (4 to 8 Hz) and β waves (13 to 18 Hz), and both θ / β are calculated and given to the subject. Except for the difference in activation, the constituent devices and the calculation process are all the same as in the third embodiment. The activation given to the subject sets the calculation task (3) in the second embodiment.
【００４３】図９は表示部７に表示された解析結果であ
る。また、図１０は本実施の形態における解析過程にお
いて、θ／βの算出に用いられたθ波、β波のそれぞれ
の平均パワー値の時間変化を示している。FIG. 9 shows an analysis result displayed on the display unit 7. FIG. 10 shows a time change of the average power value of each of the θ wave and the β wave used in the calculation of θ / β in the analysis process according to the present embodiment.
【００４４】図１０を見ると、θ波、β波のそれぞれの
パワー平均値の時間変化は、一部で互いに同期している
ことが分かる。即ち、これは一般的なWaxing＆Waning現
象によるものと考えられ、被検者の思考活動の時間変化
とは別個の性質であると見倣すことができる。It can be seen from FIG. 10 that the temporal changes of the average power of the θ wave and the β wave are partly synchronized with each other. That is, this is considered to be due to the general Waxing & Waning phenomenon, and can be regarded as a property different from the temporal change in the thinking activity of the subject.
【００４５】図９を見ると、θ波、β波のWaxing＆Wani
ngはθ／βを算出することにより相殺されていることか
ら、図９中のθ／βの時間変化が真に被検者の集中力の
時間変化を示していると考えられる。即ち、本実施の形
態における被検者の集中力は、図９のθ／βの時間変化
から約３０秒後に活性化していたと判断できる。Referring to FIG. 9, Waxing & Wani of θ wave and β wave
Since ng is offset by calculating θ / β, it is considered that the time change of θ / β in FIG. 9 truly indicates the time change of the concentration of the subject. That is, it can be determined that the concentration of the subject in the present embodiment has been activated about 30 seconds after the time change of θ / β in FIG.
【００４６】このように本実施の形態によれば、各周波
数帯域毎の時系列平均パワー値の所定の２種類の組み合
わせ毎の比を算出することにより、各周波数帯域間で同
期して発生しているWaxing＆Waningを吸収することがで
き、Waxing＆Waningの影響を除去して、ヒトの精神状態
の変化を捉えることが可能となる。As described above, according to this embodiment, by calculating the ratio of the time-series average power value for each of two predetermined combinations of the time-series average power values for each of the frequency bands, the time-series average power values are generated synchronously between the respective frequency bands. Waxing & Waning can be absorbed, and the influence of Waxing & Waning can be removed, and a change in the mental state of a human can be captured.
【００４７】図１１は第５の実施の形態のブロック回路
構成図であり、第３の実施の形態による装置を書類の校
正作業を一定時間行う被検者に対して適用し、更に計測
結果を被検者に帰還して、刺激を与える対象を制御する
装置である。図２の構成図に対し、演算制御装置５の出
力は制御装置１１を介してマッサージチェア１２に接続
されている。FIG. 11 is a block circuit diagram of the fifth embodiment. The apparatus according to the third embodiment is applied to a subject who performs a document proofreading operation for a certain period of time, and further measures the measurement results. It is a device that controls the target to be stimulated by returning to the subject. 2, the output of the arithmetic and control unit 5 is connected to the massage chair 12 via the control unit 11.
【００４８】本実施の形態において、被検者は１０分間
に渡って書類の校正作業を行うこととした。また、図１
１において被検者に対して刺激を与える刺激装置として
マッサージチェア１２が設置されている。制御装置１１
は演算制御装置５からの制御信号に応じてマッサージチ
ェア１２の動作を制御する。図１２は本実施の形態おけ
るα／βの時間変化のグラフ図を示している。In this embodiment, the subject performs the document proofreading operation for 10 minutes. FIG.
In 1, a massage chair 12 is installed as a stimulating device for stimulating a subject. Control device 11
Controls the operation of the massage chair 12 according to a control signal from the arithmetic and control unit 5. FIG. 12 is a graph showing a time change of α / β in the present embodiment.
【００４９】ここで、演算制御装置５に予めα／βに対
する閾値が定めてあり、算出されたα／βとの関係に応
じて、刺激装置として被検者が座るマッサージチェア１
２に対して以下の規定の制御信号を送る。 α／β＜０．９：停止 ０．９≦α／β＜１．２：低速運転 １．２≦α／β ：速運転Here, a threshold value for α / β is determined in advance in the arithmetic and control unit 5, and the massage chair 1 on which the subject sits as a stimulating device in accordance with the calculated relationship with α / β.
2 is transmitted to the control signal specified below. α / β <0.9: Stop 0.9 ≦ α / β <1.2: Low speed operation 1.2 ≦ α / β: High speed operation
【００５０】これによりα／βが上昇、即ち疲労等の影
響により複雑な思考活動が低下すると、被検者はマッサ
ージチェア１２によるマッサージを受けることになり、
疲労を軽減することが可能となり、結果として複雑な思
考活動の回復を得ることができる。また、マッサージチ
ェア１２の運転が長時間継続した場合に、被検者は自身
の思考活動の低下を考慮し、適宜休息を得ることを選択
するのも可能となる。As a result, when α / β increases, that is, when the complex thinking activity decreases due to the influence of fatigue or the like, the subject undergoes massage by the massage chair 12,
Fatigue can be reduced, and as a result, recovery of complicated thinking activities can be obtained. In addition, when the operation of the massage chair 12 continues for a long time, the subject can also select to get a rest appropriately in consideration of a decrease in his / her thinking activity.
【００５１】なお、図１３はこの場合のθ／βの時間変
化のグラフ図を示している。FIG. 13 is a graph showing the time change of θ / β in this case.
【００５２】本実施の形態では、刺激装置としてマッサ
ージチェア１２を使用したが、これ以外にも例えば低周
波治療器等の生体に対して有用な刺激を与える装置の使
用も可能である。以上のように本実施の形態によれば、
生体情報の時間変化を利用して実時間の制御システムを
実現することが可能となる。In the present embodiment, the massage chair 12 is used as a stimulating device. However, other than this, it is also possible to use a device that gives a useful stimulus to the living body such as a low-frequency therapeutic device. As described above, according to the present embodiment,
It is possible to realize a real-time control system using the time change of the biological information.
【００５３】以上、第１〜第６の実施の形態によれば、
脳波から濾波された２種類以上の所定の周波数帯域にお
いて、それぞれ平均パワー値を算出しかつ所定の２種類
の組み合わせ毎に平均パワー値の比を算出することによ
って、相互に関連している周波数帯域から得られる生体
情報を複合して捉えることが可能になり、ヒトの高度な
精神状態を評価することができる。As described above, according to the first to sixth embodiments,
By calculating an average power value in each of two or more types of predetermined frequency bands filtered from the brain wave and calculating a ratio of the average power values for each of the two types of predetermined combinations, the frequency bands related to each other are calculated. It is possible to comprehend the biological information obtained from the information, and to evaluate a high mental state of a human.
【００５４】更に、各周波数帯域毎、平均パワー値の所
定の２標類の組み合わせ毎の比を算出することにより、
各周波数帯域間で同期して発生しているWaxing＆Waning
を吸収することができる。これにより、Waxing＆Waning
の影響を除去して、ヒトの精神状態の時間変動を捉える
ことが可能となる。Further, by calculating the ratio of the average power value for each combination of two predetermined classes for each frequency band,
Waxing & Waning generated synchronously between frequency bands
Can be absorbed. With this, Waxing & Waning
It is possible to remove the influence of, and to capture the temporal variation of the human mental state.
【００５５】また、これら生体情報の時間変化を利用し
て、実時間の制御システムを実現することも可能とな
る。Further, it is possible to realize a real-time control system by utilizing the time change of the biological information.
【００５６】[0056]
【発明の効果】以上説明したように本発明に係る脳波解
析方法は、脳波から濾波された２種類以上の所定の周波
数帯域において、それぞれ平均パワー値を算出し、かつ
所定の２種類の組み合わせ毎に平均パワー値の比を算出
することによって、相互に関連している周波数帯域から
得られる生体情報を複合して捉えることが可能になり、
ヒトの高度な精神状態を評価することができる。As described above, the electroencephalogram analysis method according to the present invention calculates an average power value in each of two or more predetermined frequency bands filtered from an electroencephalogram, and calculates an average power value for each of two predetermined combinations. By calculating the ratio of the average power value, it becomes possible to comprehend the biological information obtained from the mutually related frequency bands,
It is possible to evaluate a high mental state of a human.
【００５７】また、本発明による脳波解析方法は、例え
ば製品や作品に対する生体反応の客観的かつ定量的計測
（感性評価）や、生体のおかれた環境に対する快／不快
等の生体反応の計測、或いは生体の心理・生理状態を計
測するための臨床／研究等々に利用できる。また、これ
ら計測結果を帰還して生体或いは生体に刺激を与える対
象を制御する方法又は装置にも利用できる。Further, the brain wave analysis method according to the present invention provides, for example, objective and quantitative measurement (sensitivity evaluation) of a biological reaction to a product or a work, measurement of a biological reaction such as pleasant / unpleasant to an environment where a living body is placed, Alternatively, it can be used for clinical / research for measuring the psychological / physiological state of a living body. In addition, the present invention can also be used for a method or an apparatus for controlling a living body or an object that stimulates the living body by returning these measurement results.
【００５８】更に、各周波数帯域毎の平均パワー値の所
定の２種類の組み合わせ毎の比を算出することにより、
各周波数帯域間で同期して発生しているWaxing＆Waning
を吸収することができる。これにより、Waxing＆Waning
の影響を除去して、ヒトの精神状態の時間変動を捉える
ことが可能となる。Further, by calculating the ratio of the average power value for each frequency band for each of two predetermined combinations,
Waxing & Waning generated synchronously between frequency bands
Can be absorbed. With this, Waxing & Waning
It is possible to remove the influence of, and to capture the temporal variation of the human mental state.
【図１】処理工程の説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram of a processing step.
【図２】第１の実施の形態の処理装置のブロック回路構
成図である。FIG. 2 is a block circuit configuration diagram of the processing device according to the first embodiment;
【図３】脳波の測定方法の説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of a brain wave measurement method.
【図４】測定された脳波信号のグラフ図である。FIG. 4 is a graph of a measured electroencephalogram signal.
【図５】第１の実施の形態におけるα／βの算出過程の
説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram of a process of calculating α / β in the first embodiment.
【図６】第３の実施の形態におけるα／βの算出過程の
説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of a process of calculating α / β in a third embodiment.
【図７】第３の実施の形態におけるα／βの時間変化の
グラフ図である。FIG. 7 is a graph showing a time change of α / β in the third embodiment.
【図８】第３の実施の形態におけるα波、β波の平均パ
ワー値の時間変化のグラフ図である。FIG. 8 is a graph showing a time change of average power values of α waves and β waves in the third embodiment.
【図９】第４の実施の形態におけるθ／βの時間変化の
グラフ図である。FIG. 9 is a graph showing a time change of θ / β in the fourth embodiment.
【図１０】第４の実施の形態におけるθ波、β波の平均
パワー値の時間変化のグラフ図である。FIG. 10 is a graph showing a time change of average power values of θ wave and β wave in the fourth embodiment.
【図１１】第５の実施の形態の処理装置のブロック回路
構成図である。FIG. 11 is a block circuit configuration diagram of a processing device according to a fifth embodiment.
【図１２】第５の実施の形態におけるα／βの時間変化
のグラフ図である。FIG. 12 is a graph showing a time change of α / β in the fifth embodiment.
【図１３】第６の実施の形態におけるθ／βの時間変化
のグラフ図である。FIG. 13 is a graph showing a time change of θ / β in the sixth embodiment.
１ 脳波測定装置 ２ プリ・メインアンプ ３ Ａ／Ｄ変換部 ４ データ保持部 ５ 演算制御装置 ６ 外部記憶部 ７ 表示部 ８ 印刷部 ９ 電極 １０ ぺースト １１ 制御装置 １２ マッサージチエア DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 EEG measurement apparatus 2 Pre-main amplifier 3 A / D conversion part 4 Data holding part 5 Operation control device 6 External storage part 7 Display part 8 Printing part 9 Electrode 10 Paste 11 Control device 12 Massager
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 雲見 日出也 東京都大田区下丸子三丁目30番２号 キヤ ノン株式会社内 Ｆターム(参考） 4C027 AA03 FF00 FF01 FF02 GG01 GG03 GG11 GG15 HH02 HH03 HH08 KK03 KK05 4C038 PP03 PQ00 PS03 ────────────────────────────────────────────────── ─── Continued on the front page (72) Inventor Hideya Kumo 3-30-2 Shimomaruko, Ota-ku, Tokyo F-term in Canon Inc. (reference) 4C027 AA03 FF00 FF01 FF02 GG01 GG03 GG11 GG15 HH02 HH03 HH08 KK03 KK05 4C038 PP03 PQ00 PS03
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